이 강좌에 대하여

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완료하는 데 약 8시간 필요
영어
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제공자:

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캘리포니아 샌디에고 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 3시간 필요

Week 1: Supervised Learning & Regression

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 46분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Supervised Learning: Regression9m
Regression in Python10m
Time-Series Regression8m
Autoregression6m
4개의 읽기 자료
Syllabus10m
Course Materials10m
Set Up Your System10m
Recap: Mathematical Notation10m
3개 연습문제
Review: Supervised Learning30m
Review: Regression30m
Supervised Learning & Regression10m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Week 2: Features

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4개의 동영상
Features from Temporal Data8m
Feature Transformations4m
Missing Values7m
1개의 읽기 자료
Supplementary Notebook for Features3m
3개 연습문제
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Week 3: Classification

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 31분)
4개의 동영상
Classification: Nearest Neighbors4m
Classification: Logistic Regression10m
Introduction to Support Vector Machines10m
3개 연습문제
Review: Classification and K-Nearest Neighbors30m
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m
Classification10m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Week 4: Gradient Descent

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 36분)
5개의 동영상
Introduction to Training and Testing6m
Gradient Descent in Python8m
Gradient Descent in TensorFlow6m
Livecoding: Tensorflow7m
3개 연습문제
Review: Classification and Training30m
Review: Gradient Descent30m
More on Classification15m

Python Data Products for Predictive Analytics 특화 과정 정보

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